上篇文章給大家分享的是Spider類的使用，本次我們繼續(xù)分享學習Spider類的子類CrawlSpider類。

　　介紹CrawlSpider

　　CrawlSpider其實是Spider的一個子類，除了繼承到Spider的特性和功能外，還派生除了其自己獨有的更加強大的特性和功能。

　　比如如果你想爬取知乎或者是簡書全站的話，CrawlSpider這個強大的武器就可以爬上用場了，說CrawlSpider是為全站爬取而生也不為過。

　　其中最顯著的功能就是”LinkExtractors鏈接提取器“。Spider是所有爬蟲的基類，其設計原則只是為了爬取start_url列表中網(wǎng)頁，而從爬取到的網(wǎng)頁中提取出的url進行繼續(xù)的爬取工作使用CrawlSpider更合適。

　　CrawlSpider源碼分析

　　源碼解析

　　class CrawlSpider(Spider):

　　rules = ()

　　def __init__(self, *a, **kw):

　　super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)

　　self._compile_rules()

　　# 首先調用parse()來處理start_urls中返回的response對象

　　# parse()則將這些response對象傳遞給了_parse_response()函數(shù)處理，并設置回調函數(shù)為parse_start_url()

　　# 設置了跟進標志位True

　　# parse將返回item和跟進了的Request對象

　　def parse(self, response):

　　return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)

　　# 處理start_url中返回的response，需要重寫

　　def parse_start_url(self, response):

　　return []

　　def process_results(self, response, results):

　　return results

　　# 從response中抽取符合任一用戶定義'規(guī)則'的鏈接，并構造成Resquest對象返回

　　def _requests_to_follow(self, response):

　　if not isinstance(response, HtmlResponse):

　　return

　　seen = set()

　　# 抽取之內的所有鏈接，只要通過任意一個'規(guī)則'，即表示合法

　　for n, rule in enumerate(self._rules):

　　links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]

　　# 使用用戶指定的process_links處理每個連接

　　if links and rule.process_links:

　　links = rule.process_links(links)

　　# 將鏈接加入seen集合，為每個鏈接生成Request對象，并設置回調函數(shù)為_repsonse_downloaded()

　　for link in links:

　　seen.add(link)

　　# 構造Request對象，并將Rule規(guī)則中定義的回調函數(shù)作為這個Request對象的回調函數(shù)

　　r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)

　　r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)

　　# 對每個Request調用process_request()函數(shù)。該函數(shù)默認為indentify，即不做任何處理，直接返回該Request.

　　yield rule.process_request(r)

　　# 處理通過rule提取出的連接，并返回item以及request

　　def _response_downloaded(self, response):

　　rule = self._rules[response.meta['rule']]

　　return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)

　　# 解析response對象，會用callback解析處理他，并返回request或Item對象

　　def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):

　　# 首先判斷是否設置了回調函數(shù)。(該回調函數(shù)可能是rule中的解析函數(shù)，也可能是 parse_start_url函數(shù))

　　# 如果設置了回調函數(shù)(parse_start_url())，那么首先用parse_start_url()處理response對象，

　　# 然后再交給process_results處理。返回cb_res的一個列表

　　if callback:

　　#如果是parse調用的，則會解析成Request對象

　　#如果是rule callback，則會解析成Item

　　cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()

　　cb_res = self.process_results(response, cb_res)

　　for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):

　　yield requests_or_item

　　# 如果需要跟進，那么使用定義的Rule規(guī)則提取并返回這些Request對象

　　if follow and self._follow_links:

　　#返回每個Request對象

　　for request_or_item in self._requests_to_follow(response):

　　yield request_or_item

　　def _compile_rules(self):

　　def get_method(method):

　　if callable(method):

　　return method

　　elif isinstance(method, basestring):

　　return getattr(self, method, None)

　　self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]

　　for rule in self._rules:

　　rule.callback = get_method(rule.callback)

　　rule.process_links = get_method(rule.process_links)

　　rule.process_request = get_method(rule.process_request)

　　def set_crawler(self, crawler):

　　super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)

　　self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)

　　CrawlSpider爬蟲文件字段介紹

　　CrawlSpider除了繼承Spider類的屬性：name、allow_domains之外，還提供了一個新的屬性：rules。它是包含一個或多個Rule對象的集合。每個Rule對爬取網(wǎng)站的動作定義了特定規(guī)則。如果多個Rule匹配了相同的鏈接，則根據(jù)他們在本屬性中被定義的順序，第一個會被使用。

　　CrawlSpider也提供了一個可復寫的方法：

　　parse_start_url(response)

　　當start_url的請求返回時，該方法被調用。該方法分析最初的返回值并必須返回一個Item對象或一個Request對象或者一個可迭代的包含二者的對象。

　　注意：當編寫爬蟲規(guī)則時，請避免使用parse 作為回調函數(shù)。 由于CrawlSpider使用parse 方法來實現(xiàn)其邏輯，如果 您覆蓋了parse 方法，CrawlSpider將會運行失敗。

　　另外，CrawlSpider還派生了其自己獨有的更加強大的特性和功能，最顯著的功能就是”LinkExtractors鏈接提取器“。

　　LinkExtractor

　　class scrapy.linkextractors.LinkExtractor

　　LinkExtractor是從網(wǎng)頁(scrapy.http.Response)中抽取會被follow的鏈接的對象。目的很簡單: 提取鏈接?每個LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一個 Response 對象，并返回一個 scrapy.link.Link 對象

　　即Link Extractors要實例化一次，并且 extract_links 方法會根據(jù)不同的 response 調用多次提取鏈接?源碼如下：

　　class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(

　　allow = (), # 滿足括號中“正則表達式”的值會被提取，如果為空，則全部匹配。

　　deny = (), # 與這個正則表達式(或正則表達式列表)不匹配的URL一定不提取。

　　allow_domains = (), # 會被提取的鏈接的domains。

　　deny_domains = (), # 一定不會被提取鏈接的domains。

　　deny_extensions = None,

　　restrict_xpaths = (), # 使用xpath表達式，和allow共同作用過濾鏈接

　　tags = ('a','area'),

　　attrs = ('href'),

　　canonicalize = True,

　　unique = True,

　　process_value = None

　　)

　　作用：提取response中符合規(guī)則的鏈接。

　　參考鏈接：https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/link-extractors.html

　　Rule類

　　LinkExtractor是用來提取的類，但是提取的規(guī)則需要通過Rule類實現(xiàn)。Rule類的定義如下：

　　class scrapy.contrib.spiders.Rule(link_extractor,callback=None,cb_kwargs=None,

　　follow=None,process_links=None,process_request=None)

　　參數(shù)如下：

　　link_extractor：是一個Link Extractor對象。其定義了如何從爬取到的頁面提取鏈接。

　　callback：是一個callable或string(該Spider中同名的函數(shù)將會被調用)。從link_extractor中每獲取到鏈接時將會調用該函數(shù)。該回調函數(shù)接收一個response作為其第一個參數(shù)，并返回一個包含Item以及Request對象(或者這兩者的子類)的列表。

　　cb_kwargs：包含傳遞給回調函數(shù)的參數(shù)(keyword argument)的字典。

　　follow：是一個boolean值，指定了根據(jù)該規(guī)則從response提取的鏈接是否需要跟進。如果callback為None，follow默認設置True，否則默認False。

　　processlinks：是一個callable或string(該Spider中同名的函數(shù)將會被調用)。從linkextrator中獲取到鏈接列表時將會調用該函數(shù)。該方法主要是用來過濾。

　　processrequest：是一個callable或string(該spider中同名的函數(shù)都將會被調用)。該規(guī)則提取到的每個request時都會調用該函數(shù)。該函數(shù)必須返回一個request或者None。用來過濾request。

　　參考鏈接：https://scrapy-chs.readthedocs.io/zhCN/latest/topics/spiders.html#topics-spiders-ref

　　通用爬蟲案例

　　CrawlSpider整體的爬取流程：

　　爬蟲文件首先根據(jù)url,獲取該url的網(wǎng)頁內容

　　鏈接提取器會根據(jù)提取規(guī)則，對步驟1網(wǎng)頁內容中的鏈接進行提取

　　規(guī)則解析器會根據(jù)指定的解析規(guī)則，將鏈接提取器中提取到的鏈接按照指定的規(guī)則進行解析

　　將3中解析的數(shù)據(jù)封裝到item中，最后提交給管道進行持久化存儲

　　創(chuàng)建CrawlSpider爬蟲項目

　　創(chuàng)建scrapy工程：scrapy startproject projectName

　　創(chuàng)建爬蟲文件(切換到創(chuàng)建的項目下執(zhí)行)：scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com

　　--此指令對比以前的指令多了 "-t crawl"，表示創(chuàng)建的爬蟲文件是基于CrawlSpider這個類的，而不再是Spider這個基類。

　　啟動爬蟲文件(基于步驟二的路徑執(zhí)行)：scrapy crawl crawlDemo

　　案例(爬取小說案例)

　　測試小說是否可用

　　本案例是17k小說網(wǎng)小說爬取，打開首頁---->選擇：分類---->選擇：已完本、只看免費，如下圖：

　　鏈接：https://www.17k.com/all/book/200030101.html

　　按照上面的步驟我們依次：

　　scrapy startproject seventeen_k

　　scrapy genspider -t crawl novel www.17k.com

　　Pycharm 打開項目

　　查看novel.py

　　class NovelSpider(CrawlSpider):

　　name = 'novel'

　　allowed_domains = ['www.17k.com']

　　start_urls = ['https://www.17k.com/all/book/2_0_0_0_3_0_1_0_1.html']

　　rules = (

　　Rule(allow = LinkExtractor(allow=r'//www.17k.com/book/\d+.html', restrict_xpaths=('//td[@class="td3"]')),

　　callback='parse_book',follow=True, process_links="process_booklink"),

　　)

　　def process_booklink(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("限制一本書：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def parse_book(self, response):

　　item = {

　　return item

　　首先測試一下是否可以爬取到內容，注意rules給出的規(guī)則：

　　Rule(allow = LinkExtractor(allow=r'//www.17k.com/book/\d+.html', restrictxpaths=('//td[@class="td3"]')),

　　callback='parsebook',follow=True, processlinks="processbooklink")

　　在allow中指定了提取鏈接的正則表達式，相當于findall(r'正則內容',response.text)，在LinkExtractor中添加了參數(shù)restrict_xpaths是為了與正則表達式搭配使用，更快的定位鏈接。

　　callback='parse_item'是指定回調函數(shù)

　　process_links用于處理LinkExtractor匹配到的鏈接的回調函數(shù)

　　然后，配置settings.py里的必要配置后運行，即可發(fā)現(xiàn)指定頁面第一本小說URL獲取正常：

　　執(zhí)行：scrapy crawl novel ，運行結果：

　　解析小說的詳細信息

　　上圖鏈接對應小說的詳情頁： https://www.17k.com/book/3352644.html

　　通過解析書籍的URL的獲取到的響應，獲取以下數(shù)據(jù)：

　　catagory(分類),bookname,status,booknums,description,ctime,bookurl,chapter_url

　　改寫parse_book函數(shù)內容如下：

　　import scrapy

　　from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

　　from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

　　class NovelSpider(CrawlSpider):

　　name = 'novel'

　　allowed_domains = ['www.17k.com']

　　start_urls = ['https://www.17k.com/all/book/2_0_0_0_3_0_1_0_1.html']

　　rules = (

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'//www.17k.com/book/\d+.html', restrict_xpaths=('//td[@class="td3"]')), callback='parse_book',

　　follow=True, process_links="process_booklink"),

　　)

　　def process_booklink(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("限制一本書：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def parse_book(self, response):

　　item ={}

　　print("解析book_url")

　　# 字數(shù)：

　　book_nums = response.xpath('//div[@class="BookData"]/p[2]/em/text()').extract()[0]

　　# 書名：

　　book_name = response.xpath('//div[@class="Info "]/h1/a/text()').extract()[0]

　　# 分類

　　category = response.xpath('//dl[@id="bookInfo"]/dd/div[2]/table//tr[1]/td[2]/a/text()').extract()[0]

　　# 概述

　　description = "".join(response.xpath('//p[@class="intro"]/a/text()').extract())

　　# 小說鏈接

　　book_url = response.url

　　# 小說章節(jié)

　　chapter_url = response.xpath('//dt[@class="read"]/a/@href').extract()[0]

　　print(book_nums, book_url,book_name,category,description,chapter_url)

　　return item

　　打印結果：

　　解析章節(jié)信息

　　通過解析書籍的URL獲取的響應里解析得到每個小說章節(jié)列表頁的URL，并發(fā)送請求獲得響應，得到對應小說的章節(jié)列表頁，獲取以下數(shù)據(jù)：id , title(章節(jié)名稱) content(內容),ordernum(序號),ctime,chapterurl(章節(jié)url),catalog_url(目錄url)

　　在novel.py的rules中添加：

　　...

　　rules = (

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'//www.17k.com/book/\d+.html', restrict_xpaths=('//td[@class="td3"]')),

　　callback='parse_book',

　　follow=True, process_links="process_booklink"),

　　# 匹配章節(jié)目錄的url

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'/list/\d+.html',

　　restrict_xpaths=('//dt[@class="read"]')), callback='parse_chapter', follow=True,

　　process_links="process_chapterlink"),

　　)

　　def process_chapterlink(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("章節(jié)：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　...

　　通過上圖可以發(fā)現(xiàn)從上一個鏈接的response中，匹配第二個rule可以提取到章節(jié)的鏈接，繼續(xù)編寫解析章節(jié)詳情的回調函數(shù)parse_chapter，代碼如下：

　　# 前面代碼省略

　　......

　　def parse_chapter(self, response):

　　print("解析章節(jié)目錄", response.url) # response.url就是數(shù)據(jù)的來源的url

　　# 注意：章節(jié)和章節(jié)的url要一一對應

　　a_tags = response.xpath('//dl[@class="Volume"]/dd/a')

　　chapter_list = []

　　for index, a in enumerate(a_tags):

　　title = a.xpath("./span/text()").extract()[0].strip()

　　chapter_url = a.xpath("./@href").extract()[0]

　　ordernum = index + 1

　　c_time = datetime.datetime.now()

　　chapter_url_refer = response.url

　　chapter_list.append([title, ordernum, c_time, chapter_url, chapter_url_refer])

　　print('章節(jié)目錄：', chapter_list)

　　重新運行測試，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取正常!

　　獲取章節(jié)詳情

　　通過解析對應小說的章節(jié)列表頁獲取到每一章節(jié)的URL，發(fā)送請求獲得響應，得到對應章節(jié)的章節(jié)內容，同樣添加章節(jié)的rule和回調函數(shù).完整代碼如下：

　　import datetime

　　import scrapy

　　from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

　　from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

　　class NovelSpider(CrawlSpider):

　　name = 'novel'

　　allowed_domains = ['www.17k.com']

　　start_urls = ['https://www.17k.com/all/book/2_0_0_0_3_0_1_0_1.html']

　　rules = (

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'//www.17k.com/book/\d+.html', restrict_xpaths=('//td[@class="td3"]')),

　　callback='parse_book',

　　follow=True, process_links="process_booklink"),

　　# 匹配章節(jié)目錄的url

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'/list/\d+.html',

　　restrict_xpaths=('//dt[@class="read"]')), callback='parse_chapter', follow=True,

　　process_links="process_chapterlink"),

　　# 解析章節(jié)詳情

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'/chapter/(\d+)/(\d+).html',

　　restrict_xpaths=('//dl[@class="Volume"]/dd')), callback='get_content',

　　follow=False, process_links="process_chapterDetail"),

　　)

　　def process_booklink(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("限制一本書：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def process_chapterlink(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("章節(jié)：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def process_chapterDetail(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("章節(jié)詳情：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def parse_book(self, response):

　　print("解析book_url")

　　# 字數(shù)：

　　book_nums = response.xpath('//div[@class="BookData"]/p[2]/em/text()').extract()[0]

　　# 書名：

　　book_name = response.xpath('//div[@class="Info "]/h1/a/text()').extract()[0]

　　# 分類

　　category = response.xpath('//dl[@id="bookInfo"]/dd/div[2]/table//tr[1]/td[2]/a/text()').extract()[0]

　　# 概述

　　description = "".join(response.xpath('//p[@class="intro"]/a/text()').extract())

　　# 小說鏈接

　　book_url = response.url

　　# 小說章節(jié)

　　chapter_url = response.xpath('//dt[@class="read"]/a/@href').extract()[0]

　　print(book_nums, book_url, book_name, category, description, chapter_url)

　　def parse_chapter(self, response):

　　print("解析章節(jié)目錄", response.url) # response.url就是數(shù)據(jù)的來源的url

　　# 注意：章節(jié)和章節(jié)的url要一一對應

　　a_tags = response.xpath('//dl[@class="Volume"]/dd/a')

　　chapter_list = []

　　for index, a in enumerate(a_tags):

　　title = a.xpath("./span/text()").extract()[0].strip()

　　chapter_url = a.xpath("./@href").extract()[0]

　　ordernum = index + 1

　　c_time = datetime.datetime.now()

　　chapter_url_refer = response.url

　　chapter_list.append([title, ordernum, c_time, chapter_url, chapter_url_refer])

　　print('章節(jié)目錄：', chapter_list)

　　def get_content(self, response):

　　content = "".join(response.xpath('//div[@class="readAreaBox content"]/div[@class="p"]/p/text()').extract())

　　print(content)

　　同樣發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是正常的，如下圖：

　　進行數(shù)據(jù)的持久化，寫入Mysql數(shù)據(jù)庫

　　a. 定義結構化字段(items.py文件的編寫)：

　　class Seventeen_kItem(scrapy.Item):

　　'''匹配每個書籍URL并解析獲取一些信息創(chuàng)建的字段'''

　　# define the fields for your item here like:

　　# name = scrapy.Field()

　　category = scrapy.Field()

　　book_name = scrapy.Field()

　　book_nums = scrapy.Field()

　　description = scrapy.Field()

　　book_url = scrapy.Field()

　　chapter_url = scrapy.Field()

　　class ChapterItem(scrapy.Item):

　　'''從每個小說章節(jié)列表頁解析當前小說章節(jié)列表一些信息所創(chuàng)建的字段'''

　　# define the fields for your item here like:

　　# name = scrapy.Field()

　　chapter_list = scrapy.Field()

　　class ContentItem(scrapy.Item):

　　'''從小說具體章節(jié)里解析當前小說的當前章節(jié)的具體內容所創(chuàng)建的字段'''

　　# define the fields for your item here like:

　　# name = scrapy.Field()

　　content = scrapy.Field()

　　chapter_detail_url = scrapy.Field()

　　b. 編寫novel.py

　　import datetime

　　import scrapy

　　from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

　　from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule

　　from sevencat.items import Seventeen_kItem, ChapterItem, ContentItem

　　class NovelSpider(CrawlSpider):

　　name = 'novel'

　　allowed_domains = ['www.17k.com']

　　start_urls = ['https://www.17k.com/all/book/2_0_0_0_3_0_1_0_1.html']

　　rules = (

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'//www.17k.com/book/\d+.html', restrict_xpaths=('//td[@class="td3"]')),

　　callback='parse_book',

　　follow=True, process_links="process_booklink"),

　　# 匹配章節(jié)目錄的url

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'/list/\d+.html',

　　restrict_xpaths=('//dt[@class="read"]')), callback='parse_chapter', follow=True,

　　process_links="process_chapterlink"),

　　# 解析章節(jié)詳情

　　Rule(LinkExtractor(allow=r'/chapter/(\d+)/(\d+).html',

　　restrict_xpaths=('//dl[@class="Volume"]/dd')), callback='get_content',

　　follow=False, process_links="process_chapterDetail"),

　　)

　　def process_booklink(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("限制一本書：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def process_chapterlink(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("章節(jié)：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def process_chapterDetail(self, links):

　　for index, link in enumerate(links):

　　# 限制一本書

　　if index == 0:

　　print("章節(jié)詳情：", link.url)

　　yield link

　　else:

　　return

　　def parse_book(self, response):

　　print("解析book_url")

　　# 字數(shù)：

　　book_nums = response.xpath('//div[@class="BookData"]/p[2]/em/text()').extract()[0]

　　# 書名：

　　book_name = response.xpath('//div[@class="Info "]/h1/a/text()').extract()[0]

　　# 分類

　　category = response.xpath('//dl[@id="bookInfo"]/dd/div[2]/table//tr[1]/td[2]/a/text()').extract()[0]

　　# 概述

　　description = "".join(response.xpath('//p[@class="intro"]/a/text()').extract())

　　# # 小說鏈接

　　book_url = response.url

　　# 小說章節(jié)

　　chapter_url = response.xpath('//dt[@class="read"]/a/@href').extract()[0]

　　# print(book_nums, book_url, book_name, category, description, chapter_url)

　　item = Seventeen_kItem()

　　item['book_nums'] = book_nums

　　item['book_name'] = book_name

　　item['category'] = category

　　item['description'] = description

　　item['book_url'] = book_url

　　item['chapter_url'] = chapter_url

　　yield item

　　def parse_chapter(self, response):

　　print("解析章節(jié)目錄", response.url) # response.url就是數(shù)據(jù)的來源的url

　　# 注意：章節(jié)和章節(jié)的url要一一對應

　　a_tags = response.xpath('//dl[@class="Volume"]/dd/a')

　　chapter_list = []

　　for index, a in enumerate(a_tags):

　　title = a.xpath("./span/text()").extract()[0].strip()

　　chapter_url = a.xpath("./@href").extract()[0]

　　ordernum = index + 1

　　c_time = datetime.datetime.now()

　　chapter_url_refer = response.url

　　chapter_list.append([title, ordernum, c_time, chapter_url, chapter_url_refer])

　　# print('章節(jié)目錄：', chapter_list)

　　item = ChapterItem()

　　item["chapter_list"] = chapter_list

　　yield item

　　def get_content(self, response):

　　content = "".join(response.xpath('//div[@class="readAreaBox content"]/div[@class="p"]/p/text()').extract())

　　chapter_detail_url = response.url

　　# print(content)

　　item = ContentItem()

　　item["content"] = content

　　item["chapter_detail_url"] = chapter_detail_url

　　yield item

　　c. 編寫管道文件：

　　import pymysql

　　import logging

　　from .items import Seventeen_kItem, ChapterItem, ContentItem

　　logger = logging.getLogger(__name__) # 生成以當前文件名命名的logger對象。 用日志記錄報錯。

　　class Seventeen_kPipeline(object):

　　def open_spider(self, spider):

　　# 連接數(shù)據(jù)庫

　　data_config = spider.settings["DATABASE_CONFIG"]

　　if data_config["type"] == "mysql":

　　self.conn = pymysql.connect(**data_config["config"])

　　self.cursor = self.conn.cursor()

　　def process_item(self, item, spider):

　　# 寫入數(shù)據(jù)庫

　　if isinstance(item, Seventeen_kItem):

　　# 寫入書籍信息

　　sql = "select id from novel where book_name=%s and author=%s"

　　self.cursor.execute(sql, (item["book_name"], ["author"]))

　　if not self.cursor.fetchone(): # .fetchone()獲取上一個查詢結果集。在python中如果沒有則為None

　　try:

　　# 如果沒有獲得一個id，小說不存在才進行寫入操作

　　sql = "insert into novel(category,book_name,book_nums,description,book_url,chapter_url)" \

　　"values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)"

　　self.cursor.execute(sql, (

　　item["category"],

　　item["book_name"],

　　item["book_nums"],

　　item["description"],

　　item["book_url"],

　　item["catalog_url"],

　　))

　　self.conn.commit()

　　except Exception as e: # 捕獲異常并日志顯示

　　self.conn.rollback()

　　logger.warning("小說信息錯誤!url=%s %s") % (item["book_url"], e)

　　return item

　　elif isinstance(item, ChapterItem):

　　# 寫入章節(jié)信息

　　try:

　　sql = "insert into chapter (title,ordernum,c_time,chapter_url,chapter_url_refer)" \

　　"values(%s,%s,%s,%s,%s)"

　　# 注意：此處item的形式是! item["chapter_list"]====[(title,ordernum,c_time,chapter_url,chapter_url_refer)]

　　chapter_list = item["chapter_list"]

　　self.cursor.executemany(sql,

　　chapter_list) # .executemany()的作用：一次操作，寫入多個元組的數(shù)據(jù)。形如：.executemany(sql,[(),()])

　　self.conn.commit()

　　except Exception as e:

　　self.conn.rollback()

　　logger.warning("章節(jié)信息錯誤!%s" % e)

　　return item

　　elif isinstance(item, ContentItem):

　　try:

　　sql = "update chapter set content=%s where chapter_url=%s"

　　content = item["content"]

　　chapter_detail_url = item["chapter_detail_url"]

　　self.cursor.execute(sql, (content, chapter_detail_url))

　　self.conn.commit()

　　except Exception as e:

　　self.conn.rollback()

　　logger.warning("章節(jié)內容錯誤!url=%s %s") % (item["chapter_url"], e)

　　return item

　　def close_spider(self, spider):

　　# 關閉數(shù)據(jù)庫

　　self.cursor.close()

　　self.conn.close()

　　其中涉及到settings.py的配置：

　　DATABASE_CONFIG={

　　"type":"mysql",

　　"config":{

　　"host":"localhost",

　　"port":3306,

　　"user":"root",

　　"password":"root",

　　"db":"noveldb",

　　"charset":"utf8"

　　}

　　}

　　數(shù)據(jù)庫的表分別為：

　　novel表字段有：

　　id(自動增長的)

　　category

　　book_name

　　book_nums

　　description

　　book_url

　　chapter_url

　　chapter表字段有：

　　id

　　title

　　ordernum

　　c_time

　　chapter_url

　　chapter_url_refer

　　conent

　　如果想獲取多頁的小說則需要加入對start_urls處理的函數(shù)，通過翻頁觀察每頁URL的規(guī)律，在此函數(shù)中拼接得到多頁 的URL，并將請求發(fā)送給引擎!

　　......

　　page_num = 1

　　#start_urls的回調函數(shù)

　　# 作用：拼接得到每頁小說的url。實現(xiàn)多頁小說獲取。

　　def parse_start_url(self, response):

　　print(self.page_num,response)

　　#可以解析star_urls的response 相當于之前的parse函數(shù)來用

　　#拼接下一頁的url

　　self.page_num+=1

　　next_pageurl='https://www.17k.com/all/book/2_0_0_0_3_0_1_0_{}.html'.format(self.page_num)

　　if self.page_num==3:

　　return

　　yield scrapy.Request(next_pageurl)

　　注意：在每個對應的processxxxx的回調函數(shù)中都是獲取index=0的小說，文章等，可以修改比如processchapterlink中的index<=20,那就是更多的章節(jié)信息了。

　　ok抓緊時間測試一下吧!相信你會收獲很多!